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Quality-Aware Decoding

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  1. TOOL · CL_321930 ·

    机器翻译研究探索选择性搜索效用以提升质量

    研究人员调查了机器翻译质量感知解码中搜索的效用，发现跨所有句子的统一搜索努力的假设是错误的。他们的研究表明，额外候选翻译带来的质量提升因句子而异。该研究通过测量总缩放增益、边际缩放增益和采样饱和点来量化这一点，并识别了预扩展和后扩展候选池中的信号，这些信号可以预测这些增益。这使得可以选择性地将额外搜索应用于最能受益的句子。